bert-demo

BERT：google-BERT

预训练模型下载：

BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters

BERT-Large, Uncased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters

BERT-Base, Cased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads , 110M parameters

[BERT-Large, Cased]: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters (Not available yet. Needs to be re-generated).

BERT-Base, Multilingual: 102 languages, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters

BERT-Base, Chinese: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters

dir tree

bert-demo/
├── glue_data                # 下载的官方glue数据
│   ├── MSRParaphraseCorpus  # rasa nlu train data
│   ├── zhTTQ                # atec-NLP数据
│   └── ...
├── bert                      # github上的bert的源代码
├── shells                    # 运行的脚本文件
├── tmp                       # 结果目录
├── requirement.txt           # run nlu and core server
└── README.md                 # readme file

下载glue_data

Microsoft Research Paraphrase Corpus (MRPC)

测试数据(英文)

glue_data/MSRParaphraseCorpus

训练

  sh shells/train_mrpc.sh

测试

  sh shells/predict_mrpc.sh

中文

glue_data/zhTTQ(atec-NLP数据)

数据描述：

Quality	#1 ID	#2 ID	#1 String	#2 String

0	39136	7574	蚂蚁 花呗 可以 推迟 几天 还 么	花呗 还款 十 日 之前 还是 可以 十 日 当天

第一列是标签，第2列和第3列分别是string1和string2的编号，第4列和第5列分别是string1和实体ring2的分词结果，分隔符为\t

训练

sh shells/train_mrpc_zh.sh

测试

sh shells/predict_mrpc_zh.sh

注：运行之前，需要先修改shell脚本里面的BERT_BASE_DIR、GLUE_DIR和TRAINED_CLASSIFIER路径。

命名实体识别(NER)

英文

数据：glue_data/NERdata

训练

python bert_ner.py

测试

python ner_predict.py

命令行测试

python predict_cli.py

bert-as-service

依赖

python>=3.5，不支持python2
tensorflow>=1.11(运行bert的需要)

安装

pip install bert-serving-server  # server
pip install bert-serving-client  # client, independent of `bert-serving-server`

启动服务

bert-serving-start -model_dir /tmp/english_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=4

使用方法

from bert_serving.client import BertClient
bc = BertClient(ip='xx.xx.xx.xx')  # ip address of the GPU machine，如果是本机，可以不填
bc.encode(['First do it', 'then do it right', 'then do it better'])

Reference

1 BERT：google-BERT

2 BERT-NER

3 BERT-NER-CLI

4 bert-as-service